Les besoins des plantes

Les besoins des plantes 

À l’état naturel ou bien au sein de cultures agricoles, les plantes sont en perpétuelle compétition pour ce qui est de l’accès aux ressources vitales dont les principales sont a) l’eau; b) la lumière etc) les nutriments tels que le phosphore et l’azote en particulier.

Dans certaines cultures, l’apport des eaux de pluie et des nappes d’eau souterraines est complété par l’irrigation artificielle pour combler le besoin des plants vis-à-vis de cette ressource. L’espace cultivable disponible restreint de façon intrinsèque le nombre de plants qui pourront avoir accès à la lumière. Enfin, les nutriments présents dans le sol constituent les facteurs limitants sur lesquels l’agriculteur va agir pour combler les carences. Ainsi, à plusieurs reprises au cours de l’année, l’exploitant vient ajouter des engrais chimiques (azote principalement) pour répondre aux besoins des plants et leur permettre ainsi un meilleur développement. L’azote est l’élément nutritif essentiel des plantes qu’elles extraient du sol sous forme de nitrate (N03). Cet élément sert à la synthèse de la plupart des protéines, des molécules d’ADN, des vitamines, des hormones, des enzymes et également de la chlorophylle dont les plantes sont constituées majoritairement. Une carence en azote entraîne généralement une décoloration des feuilles et une croissance végétale faible au printemps. À l’inverse, en excès il conduit à une croissance exagérée du feuillage aux dépens de la fructification et provoque un manque de rigidité des plants. Ces constats soulèvent l’importance de fournir la dose d’azote adéquate pour permettre à la végétation de se développer de façon optimale.

État des sols 

La dégradation des sols arables est un problème réel au Canada ainsi que dans de nombreux pays industrialisés. Plusieurs rapports ont été écrits pour sensibiliser les producteurs agricoles canadiens. Un important message d’alarme sur ce sujet fut le rapport sénatorial de 1984 intitulé « Nos sols dégradés: le Canada compromet son avenir » écrit par l’Honorable Herbert O. Sparrow [1]. Dans ce document, le sénateur Sparrow avait déclaré qu’à moins de prendre rapidement des mesures, le Canada allait perdre une grande partie de ses terres agricoles au cours des cent prochaines années. Depuis, des dispositions ont été prises pour aller à l’encontre de ce phénomène de détérioration mais il reste encore beaucoup de chemin à parcourir pour aller vers une agriculture dite durable ou responsable. Si elle se pratique de façon classique, l’agriculture n’a pas d’avenir; il ne sera pas possible de produire davantage chaque année comme cela se fait depuis 20 ans. Des politiques de développement durable sont mises en place pour apporter des réponses à ce problème.

L’agriculture responsable a pour but de répondre aux besoins actuels sans compromettre la possibilité, pour les générations à venir, de subvenir aux leurs. Pour atteindre cet objectif, il faut agir sur les facteurs qui détériorent 1 ‘état des sols. Ces facteurs sont nombreux et les principaux sont l’érosion éolienne et l’érosion hydrique des sols, leur perte en matière organique, leur changement de structure, l’augmentation de leur salinité et la contamination agrochimique, notamment celle due aux excédents d’engrais azotés.

Les terres agricoles peuvent être contaminées de plusieurs façons, les principales étant les dépôts atmosphériques de déchets industriels et l’application directe de produits chimiques en excès. La motivation de ce projet est incidemment ce qui est appelé l’agriculture de précision. La philosophie de cette approche est d’effectuer des
traitements (chimiques ou naturels) ciblés et variables sur les champs et non pas globaux comme ce qui se fait en agriculture classique; l’objectif étant d’appliquer la bonne dose, au bon endroit et au bon moment. Un champ est une entité hétérogène et de ce fait, la présence des nutriments dans le sol ne peut être uniforme sur une zone de plusieurs centaines d’hectares (la taille moyenne d’une exploitation agricole au Canada était d’environ 400 hectares en 1996 d’après la Fédération Canadienne de l’ Agriculture  ). Pourtant, jusqu’à présent, les champs de grandes cultures sont majoritairement traités en excès. Les produits chimiques excédentaires (inutilisés par la végétation), peuvent soit demeurer dans le sol, soit aller dans les eaux de surface (par ruissellement) ou encore dans les eaux souterraines (par lessivage). Cela a pour conséquence de contaminer le sol, les eaux de surface ou les eaux souterraines et donc de compromettre les récoltes futures ainsi que l’utilisation de ces ressources pour tout autre usage.

Agriculture de précision 

Dans le passé, la taille des champs était petite et les parcelles étaient sélectionnées pour des applications spécifiques en fonction des caractéristiques du sol. Généralement, les terres les moins riches étaient converties en prairies tandis que les plus productives servaient à la culture de céréales.

La mécanisation des procédés agricoles a permis une augmentation de la taille des exploitations induisant une variabilité intraparcellaire des caractéristiques intrinsèques (composition chimique du sol, élévation du terrain, rendement … ). L’agriculture de précision prend en compte cette variabilité; elle permet donc un retour aux techniques d’autrefois contrairement à l’approche traditionnelle qui traite l’ensemble de la parcelle uniformément. Le développement de cette «nouvelle » façon de pratiquer l’agriculture est relié à la démocratisation des nouvelles technologies comme le Système de Positionnement par Satellite (Global Positioning System, GPS), les capteurs embarqués sur les machines agricoles, les technologies VRT (« Variable Rate Technology ») définies comme les machines et systèmes permettant d’appliquer des intrants (pesticides, herbicides, graines, fertilisants) de façon variable, la télédétection ou encore les Systèmes d’Information Géographique (SIG) et la Géomatique. Les données collectées (au sol et par télédétection) sont analysées grâce aux SIG; des cartes de prescription sont alors créées. Les ordinateurs embarqués à bord des machines agricoles couplés aux technologies VRT et aux GPS qui les équipent permettent d’élaborer une stratégie d’application variable d’intrants .

En ciblant précisément les besoins spécifiques des plants, il est possible de mieux y répondre; par conséquent, cela permet la diminution des quantités de produits chimiques résiduels ce qui réduit incidemment la pollution des sols et de l’eau souterraine. Outre le respect environnemental, un autre bénéfice majeur de l’agriculture de précision est la diminution des coûts pour l’exploitant par la réduction de la quantité d’intrants; de plus, une meilleure connaissance des caractéristiques du champ peut lui permettre de mieux gérer les risques liés à ses choix. Le rendement en agriculture est défini comme le rapport entre la production végétale obtenue (en poids, volume ou en nombre d’individus) et une unité de surface déterminée. Par exemple, si l’agriculteur est capable de prévoir les rendements des différentes parcelles (zones) de son exploitation (par la connaissance de l’historique des récoltes par zone), il va pouvoir établir un ratio moyen rendement 1 hectare et ainsi procéder à des choix d’investissement différents pour ses parcelles situées au dessus et celles situées en dessous de cette valeur de référence [2]. Les bons résultats de l’agriculture de précision et l’amélioration continuelle des technologies connexes en font un domaine en croissance.

Table des matières

CHAPITRE 1 MISE EN CONTEXTE
1.1 Contexte
1.1.1 Les besoins des plantes
1.1.2 État des sols
1.1.3 Agriculture de précision
1.2 But du projet
1.3 Justification de l’approche proposée
1.4 Algorithme proposé
1.5 Hypothèses de travail
1.6 Plan de la présentation
CHAPITRE 2 REVUE DE LITTÉRATURE
2.1 La télédétection en agriculture de précision
2.1.1 Situation actuelle
2.1.2 Opportunités de développement
2.1.3 Limitations
2.2 Propriétés des feuilles
2.2.1 Structure des feuilles et modèles de réflectance
2.2.2 Caractéristiques spectrales des feuilles : études en laboratoire
2.3 Effets influençant la réflectance des couverts végétaux
2. 3 .1 Facteurs externes
2.3.2 Facteurs liés à la végétation
2.3.3 Facteurs liés au sol
2.4 Indices de Végétation (IV)
2.4.1 Principaux indices
2.4.2 Indices de différence normalisée
2.4.3 Évaluation de la chlorophylle
2.4.4 Fluorescence
2.4.5 Indices ajustés pour la télédétection aérienne
2.5 Discussion sur les propriétés spectrales
2.6 La programmation génétique (PG)
2.6.1 Origines et applications
2.6.2 Description générale de la PG
CHAPITRE 3 DONNÉES DE L’ÉTUDE
3.1 Le projet GEOIDE 2000 : présentation générale
3.2 Description de l’approche et détermination des données utiles
3.3 Description des données retenues pour l’étude
3.3.1 Mesures SPAD
3.3.1.1 Description
3.3.1.2 Traitements
3.3.2 Mesures de l’ISF
3.3.3 Données CASI
3.3.3.1Description
3.3.3.2Prétraitements
3.3.3.3Traitements
3.4Création d’une base de données géoréférencée
3.4.1Implantation des données
3.4.2Sélection et extraction des données
3.5Limites des données
3.6Conclusion
CHAPITRE 4 ALGORITHME
4.1 Objectif et stratégie
4.2 Structure
4.2.1 « Grammaire et alphabet »
4.2.2 Représentation des individus : les arbres binaires
4.3 Fonctionnement de l’algorithme
4.3.1 Population initiale
4.3.1.1 Taille Np de lapopulation
4.3.1.2 «Profondeur maximale» de la première génération
4.3.2 Fonction d’adéquation ou de« fitness »
4.3 .3 Sélection
4.3.3.1 Roulette simple
4.3.3.2 Tournoi à 4
4.3 .4 Opérateurs génétiques
4.3.4.1 Élitisme
4.3.4.2 « Crossover »
4.3.4.3 Mutation
4.4 Mesures particulières :optimisation de la recherche
4.4.1 Diversité
4.4.2 Surapprentissage
4.4.3 Combattre le « code bloat »
4.5 Résumé des paramètres de simulation
4.6 Conclusion
CHAPITRE 5 RÉSULTATS : DISCUSSION ET INTERPRÉTATION
5.1 L’analyse d’images hyperspectrales
5.2 Stratégie d’expérimentations
5 .2.1 Base d’entraînement et base de validation
5.2.2 Données de référence
5.3 Choix des paramètres de simulation
5.4 Caractéristiques des simulations et analyse de sensibilité
5.4.1 Comportement global
5.4.2 Influence du modèle de régression utilisé
5.4.3 Choix du nombre d’itérations
5.4.4 Influence de la profondeur à la première génération
5.4.5 Influence de l’élitisme
5.4.6 Influence de la mutation
5 .4. 7 Erreur de généralisation
5.5 Mesures de performance
5.6 Performances des IV de la littérature pour l’évaluation de l’azote
5 .6.1 Les NDVI de Hansen et al
5.6.2 Modèle de Osborne et al
5.6.3 Autres indices classiques
5.6.4 Bilan des indices et modèles de la littérature
5. 7 Présentation du meilleur résultat trouvé par notre algorithme
5.8 Bilan et comparaison des résultats
CHAPITRE 6 TRANSFERT TECHNOLOGIQUE
CONCLUSION

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